메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황보현우 (하나금융그룹) 김재경 (한남대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제27권 제1호
발행연도
2022.2
수록면
1 - 13 (13page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
인터넷, 모바일 등 네트워크 기술이 발전함에 따라 내외부 침입 및 위협으로부터 조직의 자원을 보호하기 위한 보안의 중요성이 커지고 있다. 따라서 최근에는 다양한 보안 로그 이벤트에 대하여 보안 위협 여부를 사전에 파악하고, 예방하는 이상징후 식별 알고리즘의 개발이 강조되고 있다. 과거 규칙 기반 또는 통계 학습에 기반하여 개발되어 온 보안 이상징후 식별 알고리즘은 점차 기계 학습과 딥러닝에 기반한 모델링으로 진화하고 있다. 본 연구에서는 다양한 기계 학습 분석 방법론을 활용하여 악의적 내부자 위협을 사전에 식별하는 최적 알고리즘으로 LSTM-autoencoder를 변형한 Deep-autoencoder 모형을 제안한다. 본 연구는 비지도 학습에 기반한 이상탐지 알고리즘 개발을 통해 적응형 보안의 가능성을 향상시키고, 지도 학습에 기반한 정탐 레이블링을 통해 기존 알고리즘 대비 오탐율을 감소시켰다는 점에서 학문적 의의를 갖는다.
#보안 위협 #이상 탐지 #LSTM-오토인코더 #Deep-오토인코더 #CERT 데이터세트 #Security Threat #Anomaly Detection #LSTM-autoencoder #Deep-autoencoder #CERT Dataset

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 개발 방법론
4. 연구 결과
5. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

인공지능 빅데이터 기반 독립형 소프트웨어 의료기기 사례분석 및 전망
이용설 ,  최훈 ,  황보현우 한국콘텐츠학회논문지 2023 .11
데이터 불균형을 갖는 시계열 데이터의 분류 성능 향상을 위한 비지도 학습 기반 도메인 적응 기법 적용
주성문 ,  서호건 ,  유용균 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2023 .06
간호업무 현장에서의 태움 예방 및 극복방안: P-S-O-R 프레임워크를 기반으로
김은진 ,  김소담 ,  윤상혁 외 1명 서비스 연구 2023 .12
전장상황에서 이상징후 분석을 위한 인공지능 모델 개발동향 및 발전방향 연구
이종관 ,  이종덕 ,  박정규 외 6명 디지털콘텐츠학회논문지 2023 .03
3D 저비용 라이다와 point cloud 딥러닝을 이용한 파레트 인식 연구
안상준 ,  황세웅 ,  김현수 외 3명 유공압건설기계학회 학술대회논문집 2022 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0